package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"os"
	"os/exec"
	"path/filepath"
	"strings"
	"sync"

	"gorgonia.org/tensor"
)

// ONNXModel 使用ONNX Runtime实现的BGE模型
type ONNXModel struct {
	modelPath  string
	isLoaded   bool
	maxLength  int
	device     string
	session    *ONNXSession // 假设的ONNX会话结构
	tokenizer  *BGETokenizer // 假设的BGE分词器结构
	mu         sync.Mutex
}

// NewONNXModel 创建新的ONNX模型实例
func NewONNXModel() *ONNXModel {
	return &ONNXModel{}
}

// Load 加载模型
func (m *ONNXModel) Load(modelPath string) error {
	m.mu.Lock()
	defer m.mu.Unlock()

	// 检查模型路径是否存在
	if _, err := os.Stat(modelPath); os.IsNotExist(err) {
		return fmt.Errorf("model path does not exist: %s", modelPath)
	}

	// 检查必要的文件是否存在
	modelFile := filepath.Join(modelPath, "model.onnx")
	if _, err := os.Stat(modelFile); os.IsNotExist(err) {
		return fmt.Errorf("model file not found: %s", modelFile)
	}

	tokenizerFile := filepath.Join(modelPath, "tokenizer.json")
	if _, err := os.Stat(tokenizerFile); os.IsNotExist(err) {
		return fmt.Errorf("tokenizer file not found: %s", tokenizerFile)
	}

	// 这里应该是实际的模型加载逻辑
	// 由于我们没有实际的ONNX Runtime库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要使用github.com/microsoft/onnxruntime-go或其他ONNX Runtime库

	// 加载模型
	// session, err := onnxruntime.NewSession(modelFile)
	// if err != nil {
	//     return fmt.Errorf("failed to load model: %v", err)
	// }
	// m.session = session

	// 加载分词器
	// tokenizer, err := NewBGETokenizer(tokenizerFile)
	// if err != nil {
	//     return fmt.Errorf("failed to load tokenizer: %v", err)
	// }
	// m.tokenizer = tokenizer

	m.modelPath = modelPath
	m.isLoaded = true

	return nil
}

// IsLoaded 检查模型是否已加载
func (m *ONNXModel) IsLoaded() bool {
	m.mu.Lock()
	defer m.mu.Unlock()
	return m.isLoaded
}

// Encode 编码文本为嵌入向量
func (m *ONNXModel) Encode(texts []string) ([][]float32, error) {
	m.mu.Lock()
	defer m.mu.Unlock()

	if !m.isLoaded {
		return nil, fmt.Errorf("model is not loaded")
	}

	// 这里应该是实际的文本编码逻辑
	// 由于我们没有实际的ONNX Runtime库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要使用github.com/microsoft/onnxruntime-go或其他ONNX Runtime库

	// 以下是模拟实现，返回随机向量
	// 在实际应用中，您需要替换为实际的推理代码

	// 1. 分词
	// inputIDs, attentionMask, tokenTypeIDs, err := m.tokenizer.EncodeBatch(texts, m.maxLength)
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("tokenization failed: %v", err)
	// }

	// 2. 准备输入张量
	// batchSize := len(texts)
	// inputTensor, err := tensor.New(tensor.Of(tensor.Int32), tensor.WithShape(int64(batchSize), int64(m.maxLength)))
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("failed to create input tensor: %v", err)
	// }
	// // 填充inputIDs...

	// attentionTensor, err := tensor.New(tensor.Of(tensor.Int32), tensor.WithShape(int64(batchSize), int64(m.maxLength)))
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("failed to create attention tensor: %v", err)
	// }
	// // 填充attentionMask...

	// tokenTypeTensor, err := tensor.New(tensor.Of(tensor.Int32), tensor.WithShape(int64(batchSize), int64(m.maxLength)))
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("failed to create token type tensor: %v", err)
	// }
	// // 填充tokenTypeIDs...

	// 3. 运行模型
	// outputs, err := m.session.Run(
	//     map[string]tensor.Tensor{
	//         "input_ids": inputTensor,
	//         "attention_mask": attentionTensor,
	//         "token_type_ids": tokenTypeTensor,
	//     },
	//     []string{"pooler_output"},
	// )
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("model inference failed: %v", err)
	// }

	// 4. 处理输出
	// poolerOutput := outputs[0].(*tensor.Dense)
	// embeddings := make([][]float32, batchSize)
	// for i := 0; i < batchSize; i++ {
	//     embedding := make([]float32, 768) // BGE-base的维度是768
	//     // 从poolerOutput中复制数据...
	//     embeddings[i] = embedding
	// }

	// 以下是模拟实现
	// BGE-base的维度是768
	embeddings := make([][]float32, len(texts))
	for i := range embeddings {
		// 每个文本生成一个768维的向量
		embedding := make([]float32, 768)
		// 在实际应用中，这里应该是真实的嵌入向量
		// 这里只是示例，填充随机值
		for j := range embedding {
			embedding[j] = 0.1 // 示例值
		}
		embeddings[i] = embedding
	}

	return embeddings, nil
}

// Close 关闭模型并释放资源
func (m *ONNXModel) Close() error {
	m.mu.Lock()
	defer m.mu.Unlock()

	if !m.isLoaded {
		return nil
	}

	// 关闭ONNX会话
	// if m.session != nil {
	//     err := m.session.Close()
	//     if err != nil {
	//         return err
	//     }
	//     m.session = nil
	// }

	m.isLoaded = false
	return nil
}

// BGETokenizer BGE分词器结构
type BGETokenizer struct {
	vocab        map[string]int
	invVocab     map[int]string
	maxLength    int
	unkToken     string
	sepToken     string
	padToken     string
	clsToken     string
	maskToken    string
}

// NewBGETokenizer 创建新的BGE分词器
func NewBGETokenizer(tokenizerFile string) (*BGETokenizer, error) {
	// 这里应该是实际的分词器加载逻辑
	// 由于我们没有实际的分词器库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要实现或使用现有的分词器库

	tokenizer := &BGETokenizer{
		vocab:     make(map[string]int),
		invVocab:  make(map[int]string),
		maxLength: 512,
		unkToken:  "[UNK]",
		sepToken:  "[SEP]",
		padToken:  "[PAD]",
		clsToken:  "[CLS]",
		maskToken: "[MASK]",
	}

	// 加载词汇表
	// data, err := os.ReadFile(tokenizerFile)
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("failed to read tokenizer file: %v", err)
	// }

	// 解析词汇表
	// var tokenizerData struct {
	//     Vocab map[string]int `json:"vocab"`
	// }
	// err = json.Unmarshal(data, &tokenizerData)
	// if err != nil {
	//     return nil, fmt.Errorf("failed to parse tokenizer data: %v", err)
	// }

	// tokenizer.vocab = tokenizerData.Vocab
	// for token, id := range tokenizer.vocab {
	//     tokenizer.invVocab[id] = token
	// }

	return tokenizer, nil
}

// EncodeBatch 批量编码文本
func (t *BGETokenizer) EncodeBatch(texts []string, maxLength int) ([][]int32, [][]int32, [][]int32, error) {
	// 这里应该是实际的分词逻辑
	// 由于我们没有实际的分词器库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要实现或使用现有的分词器库

	inputIDs := make([][]int32, len(texts))
	attentionMask := make([][]int32, len(texts))
	tokenTypeIDs := make([][]int32, len(texts))

	for i, text := range texts {
		// 这里应该是实际的分词逻辑
		// 以下是模拟实现
		tokens := t.tokenize(text)
		
		// 添加特殊标记
		tokens = append([]string{t.clsToken}, tokens...)
		tokens = append(tokens, t.sepToken)
		
		// 截断
		if len(tokens) > maxLength {
			tokens = tokens[:maxLength]
		}
		
		// 填充
		for len(tokens) < maxLength {
			tokens = append(tokens, t.padToken)
		}
		
		// 转换为ID
		inputIDs[i] = make([]int32, len(tokens))
		attentionMask[i] = make([]int32, len(tokens))
		tokenTypeIDs[i] = make([]int32, len(tokens))
		
		for j, token := range tokens {
			id, ok := t.vocab[token]
			if !ok {
				id = t.vocab[t.unkToken]
			}
			inputIDs[i][j] = int32(id)
			attentionMask[i][j] = 1
			tokenTypeIDs[i][j] = 0
		}
	}

	return inputIDs, attentionMask, tokenTypeIDs, nil
}

// tokenize 分词
func (t *BGETokenizer) tokenize(text string) []string {
	// 这里应该是实际的分词逻辑
	// 由于我们没有实际的分词器库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要实现或使用现有的分词器库
	
	// 以下是模拟实现，简单按空格分词
	return strings.Fields(text)
}

// ONNXSession ONNX会话结构（假设）
type ONNXSession struct {
	// 这里应该包含ONNX Runtime会话的相关字段
}

// NewONNXSession 创建新的ONNX会话（假设）
func NewONNXSession(modelFile string) (*ONNXSession, error) {
	// 这里应该是实际的ONNX会话创建逻辑
	// 由于我们没有实际的ONNX Runtime库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要使用github.com/microsoft/onnxruntime-go或其他ONNX Runtime库
	
	return &ONNXSession{}, nil
}

// Close 关闭ONNX会话（假设）
func (s *ONNXSession) Close() error {
	// 这里应该是实际的ONNX会话关闭逻辑
	return nil
}

// Run 运行模型推理（假设）
func (s *ONNXSession) Run(inputs map[string]tensor.Tensor, outputNames []string) ([]tensor.Tensor, error) {
	// 这里应该是实际的模型推理逻辑
	// 由于我们没有实际的ONNX Runtime库，这里只是一个框架
	// 在实际应用中，您需要使用github.com/microsoft/onnxruntime-go或其他ONNX Runtime库
	
	// 以下是模拟实现，返回随机张量
	outputs := make([]tensor.Tensor, len(outputNames))
	for i := range outputs {
		// 创建一个随机张量
		data := make([]float32, 768) // BGE-base的维度是768
		for j := range data {
			data[j] = 0.1 // 示例值
		}
		outputs[i] = tensor.New(tensor.WithShape(768), tensor.WithBacking(data))
	}
	
	return outputs, nil
}

// PythonBackend 使用Python子进程作为后端的实现
type PythonBackend struct {
	scriptPath string
	isLoaded   bool
	modelPath  string
	maxLength  int
	device     string
	cmd        *exec.Cmd
	stdin      *bytes.Buffer
	stdout     *bytes.Buffer
	stderr     *bytes.Buffer
	mu         sync.Mutex
}

// NewPythonBackend 创建新的Python后端实例
func NewPythonBackend() *PythonBackend {
	return &PythonBackend{}
}

// Load 加载模型
func (p *PythonBackend) Load(modelPath string) error {
	p.mu.Lock()
	defer p.mu.Unlock()

	p.modelPath = modelPath
	p.maxLength = 512 // 默认值
	p.device = "cpu"   // 默认值

	// 获取Python脚本路径
	scriptPath := filepath.Join(filepath.Dir(modelPath), "bge_model_backend.py")
	if _, err := os.Stat(scriptPath); os.IsNotExist(err) {
		// 如果在模型目录中找不到，尝试在当前目录中查找
		scriptPath = "bge_model_backend.py"
		if _, err := os.Stat(scriptPath); os.IsNotExist(err) {
			return fmt.Errorf("Python backend script not found: %s", scriptPath)
		}
	}
	p.scriptPath = scriptPath

	// 构建命令
	args := []string{
		scriptPath,
		"--model-path", modelPath,
		"--max-length", fmt.Sprintf("%d", p.maxLength),
		"--device", p.device,
		"--action", "load",
	}

	// 执行Python脚本
	cmd := exec.Command("python", args...)
	var stdout, stderr bytes.Buffer
	cmd.Stdout = &stdout
	cmd.Stderr = &stderr

	err := cmd.Run()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to load model: %v, stderr: %s", err, stderr.String())
	}

	// 解析输出
	var result struct {
		Success bool   `json:"success"`
		Message string `json:"message"`
		Error   string `json:"error"`
	}

	if err := json.Unmarshal(stdout.Bytes(), &result); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to parse model loading result: %v", err)
	}

	if !result.Success {
		return fmt.Errorf("model loading failed: %s", result.Error)
	}

	p.isLoaded = true
	return nil
}

// IsLoaded 检查模型是否已加载
func (p *PythonBackend) IsLoaded() bool {
	p.mu.Lock()
	defer p.mu.Unlock()
	return p.isLoaded
}

// Encode 编码文本为嵌入向量
func (p *PythonBackend) Encode(texts []string) ([][]float32, error) {
	p.mu.Lock()
	defer p.mu.Unlock()

	if !p.isLoaded {
		return nil, fmt.Errorf("model is not loaded")
	}

	// 准备输入数据
	inputData := map[string]interface{}{
		"texts": texts,
	}

	inputJSON, err := json.Marshal(inputData)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("failed to marshal input data: %v", err)
	}

	// 构建命令
	args := []string{
		p.scriptPath,
		"--model-path", p.modelPath,
		"--max-length", fmt.Sprintf("%d", p.maxLength),
		"--device", p.device,
		"--action", "encode",
	}

	// 执行Python脚本
	cmd := exec.Command("python", args...)
	var stdout, stderr bytes.Buffer
	cmd.Stdout = &stdout
	cmd.Stderr = &stderr
	cmd.Stdin = bytes.NewReader(inputJSON)

	err = cmd.Run()
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("failed to encode texts: %v, stderr: %s", err, stderr.String())
	}

	// 解析输出
	var result struct {
		Success    bool        `json:"success"`
		Embeddings [][]float32 `json:"embeddings"`
		Error      string      `json:"error"`
	}

	if err := json.Unmarshal(stdout.Bytes(), &result); err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("failed to parse encoding result: %v", err)
	}

	if !result.Success {
		return nil, fmt.Errorf("encoding failed: %s", result.Error)
	}

	// 返回所有文本的嵌入向量
	return result.Embeddings, nil
}

// Close 关闭模型并释放资源
func (p *PythonBackend) Close() error {
	p.mu.Lock()
	defer p.mu.Unlock()

	if !p.isLoaded {
		return nil
	}

	p.isLoaded = false
	return nil
}

// ModelFactory 模型工厂
type ModelFactory struct{}

// NewModel 创建新的模型实例
func (f *ModelFactory) NewModel(modelType string) BGEModel {
	switch modelType {
	case "onnx":
		return NewONNXModel()
	case "python":
		return NewPythonBackend()
	default:
		// 默认使用Python后端
		return NewPythonBackend()
	}
}